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In dem vorliegenden Beitrag setzt sich der Verfasser mit dem Urteil des EuGH vom 4.5.2023 (Az.: C-60/22, DSB 2023, 178) zu den Auswirkungen eines formellen Verstoßes des Verantwortlichen gegen die Pflichten aus Artt. 26, 30 DSGVO (juris: EUV 2016/679) auf die Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung auseinander. Nachdem zunächst der zugrunde liegende Sachverhalt und der Hintergrund des Vorlageverfahrens skizziert wurden, gibt der Verfasser einen Überblick über die wesentlichen Entscheidungsgründe des EuGH. Insbesondere stelle der EuGH hier fest, dass die Rechtmäßigkeit der Verarbeitung in Art. 6 DSGVO geregelt sei und sich eine rechtswidrige Verarbeitung daher nur aus einem Verstoß gegen die Artt. 6 ff. DSGVO ergeben könne; die Pflichten aus Art. 26 und Art. 30 DSGVO würden nicht zu den Gründen für die Rechtmäßigkeit der Verarbeitung zählen. Mit Blick auf die Praxis lasse sich, so der Verfasser abschließend, festhalten, dass die Entscheidung insofern nicht überraschend sei; jedoch sei die Feststellung, dass sich aus Verstößen gegen Art. 26 und Art. 30 DSGVO kein Verstoß gegen das Grundrecht auf den Schutz personenbezogener Daten nachweisen lasse überraschend und bedenklich. Auch überrasche es, dass der EuGH eher in einem Nebensatz feststelle, dass der Verantwortliche im Prozess aufgrund seiner Rechenschaftspflicht gegenüber Betroffenen beweisbelastet ist; ob sich die Kammer hier der möglichen Auswirkungen ihrer Ausführungen bewusst gewesen sei, bleibe fraglich.
Das „Recht auf Vergessenwerden“ unter Geltung der DSGVO: Anwendungsbereich und Rechtmäßigkeit
(2019)
Das „Recht auf Vergessenwerden“ unter Geltung der DSGVO: Rechtmäßigkeit der Anzeige sensibler Daten
(2019)
Doppelte Abfindung für Arbeitnehmer: Abfindung gemäß § 1 a KSchG und Abfindung gemäß Sozialplan
(2017)
Unwirksamkeit von Allgemeinverbindlicherklärungen des Tarifvertrages über das Sozialkassenverfahren
(2017)
Wirksamkeit einer OT-Mitgliedschaft im Arbeitgeberverband – Anforderungen an die Verbandssatzung
(2016)
Vergabe öffentlicher Aufträge kann von der Zahlung eines Mindestlohns abhängig gemacht werden
(2016)
Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.
Vorbeschäftigungszeiten als Leiharbeitnehmer zählen für Kündigungsschutz grundsätzlich nicht mit
(2014)
Forschung und Entwicklung an der FH Aachen: interdisziplinär, praxisorientiert und vielfältig Die Kompetenzen der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler unserer zehn Fachbereiche und sechs Institute sind das Forschungs- und Entwicklungspotenzial der FH Aachen. In dieser Broschüre finden Sie Spezialistinnen und Spezialisten unterschiedlicher Disziplinen, die es gewohnt sind, mit ihrem Fachwissen und ihren Erfahrungen in interdisziplinären Teams praxisnah an kreativen Lösungen zu arbeiten. Die FH Aachen forscht schwerpunktmäßig in den drei Bereichen Energie, Mobilität und Life Science. Darüber hinaus verfügt sie auch in Disziplinen wie Produkt- und Kommunikationsdesign, Architektur und Bauingenieurwesen, Wirtschaft und Logistik sowie Elektro- und Informationstechnik über herausragende Expertise. Durch ihre wissenschaftliche Vielfalt und die Praxisnähe gehört die FH Aachen zu den forschungsstärksten Fachhochschulen Deutschlands. Der Technologie- und Wissenstransfer der FH Aachen möchte Ihnen mit dieser Broschüre einen „Einblick“ in die Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten der FH Aachen geben und Ihnen die Suche nach passenden Kooperationspartnerinnen und -partner erleichtern. Auf den folgenden Seiten erhalten Sie zu jedem unserer Forscher unter anderem folgende Informationen: Forschungsgebiet, Ausstattung, aktuelle Forschungsprojekte sowie die jeweiligen Kontaktdaten. Ein Stichwortverzeichnis sowie ein alphabetisches Namensregister im hinteren Teil der Broschüre erleichtern ihnen die gezielte Suche. Unser Ziel ist es, wissenschaftliches Know-how mit unternehmerischem Forschungs- und Entwicklungsbedarf zusammenzubringen. Sie haben spezielle Aufgabenstellungen? Unsere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler machen aus Ihren Ideen konkrete und wirtschaftlich nutzbare Lösungen. Nehmen Sie Kontakt zu uns auf – wir würden uns freuen! Prof. Dr. rer. nat. Christiane Vaeßen Prorektorin für Forschung, Entwicklung und Technologietransfer